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🧬 biologia

A Two-Population Delayed Evolutionary Game with Bayesian Learning for Cyber Defense

Questo articolo propone un modello di gioco evolutivo ritardato a due popolazioni che incorpora l'apprendimento bayesiano per analizzare come i ritardi di rilevamento e rimedio, la copertura dei sensori e le velocità di apprendimento interagiscano per indurre biforcazioni di Hopf e cicli ricorrenti di cyber-attacchi, con una calibrazione empirica sul dataset GUIDE di Microsoft che dimostra come la telemetria aggregata e ritardi di rimedio moderati possano estendere significativamente la soglia del ritardo di rilevamento ammissibile.

Sina Keyhanian2026-10-16
🧬 biologia

Lifespan prediction in protostomes from trinucleotide composition

Questo studio dimostra che un modello di apprendimento automatico che utilizza le frequenze relative e i rapporti tra osservati e attesi delle composizioni dei trinucleotidi attraverso regioni genomiche conservate può predire accuratamente la durata della vita in diverse specie di protostomi, superando i predittori filogenetici e basati sulla dimensione del genoma pur mostrando un potenziale per l'applicabilità tra diversi taxa.

Yuiki Kondo, Simon Jarman, Alyssa M. Budd2026-10-16
🧬 biologia

Host genotype and macro-chromosomal inversions influence gene expression and microbiome assembly in a complex holobiont

Questo studio dimostra che nell'ascidia *Styela plicata*, le inversioni macro-cromosomiche agiscono come modulatori chiave dell'adattamento dell'olobionte, guidando cambiamenti su scala genomica nell'espressione genica e influenzando l'assemblaggio di taxa microbici specifici e funzionalmente rilevanti.

Carles Galià-Camps, Josep Ramoneda, Marta Pascual, Carlos Carreras, Xavier Turon, Celia Schunter, Cinta Pegueroles2026-10-16
🧬 biologia

A Proteome-Wide, Accelerated Deep Learning Framework for Structural Interactome Docking, Polygenic Disease Network Translation and Automated Druggability Assessment

Questo articolo presenta un framework di calcolo ad alte prestazioni guidato dall'IA che sfrutta predizioni strutturali a livello proteomico e il docking tramite deep learning su 460 GPU NVIDIA H100 per mappare rapidamente l'interattoma strutturale umano, integrare le reti poligeniche delle malattie cardiovascolari e valutare la druggability, identificando e validando retrospettivamente con successo centinaia di migliaia di nuove interazioni proteina-proteina terapeutiche.

Vishwambhar Bhandare, Samadhan Khatal, Jürgen Scheele, Amit Agarwal, Ketan Sarode, Subhodeep Chatterjee, Urmi Kondhalkar (…)2026-10-16
🧬 biologia

EZPro-Fit: A Thermophile-Informed Cross-Modal Generative Framework Integrating DNA Language and Protein Structure for Enzyme Mutant Design

EZPro-Fit è un nuovo framework generativo cross-modale che integra dati strutturali proteici con sequenze di DNA e informazioni tassonomiche termofile per progettare varianti enzimatiche termostabili e adattate all'ospite, dimostrando con successo un miglioramento delle temperature di fusione e dell'attività catalitica nella validazione sperimentale.

Ran Xu, Linyan Zhao, Ronghua Pei, Yan Xu, Zhiyuan Zhou, Hongliang Duan, Leyi Wei, Liangzhen Zheng, Dongyang Liu, Jingjin (…)2026-10-16
🧬 biologia

Assessing non-invasive glymphatic MRI markers following short-term sleep loss

Utilizzando un ampio dataset internazionale, questo studio dimostra che i comuni marcatori non invasivi della Risonanza Magnetica riflettono processi fisiologici distinti piuttosto che un sistema glinfatico unificato, rivelando che la breve privazione del sonno altera la dinamica dei fluidi cerebrali principalmente attraverso la modulazione del volume dello spazio perivascolare dipendente dal sonno.

Masoud Tahmasian, Jorik Elberse, Daryna Apter, Daniel Aeschbach, Torbjörn Åkerstedt, Andreas Bauer, Florence Borgetto, K (…)2026-10-16
🧬 biologia

Emergent locomotion from anatomy alone: a whole-connectome, conductance-based neuromechanical model of Caenorhabditis elegans

Questo studio dimostra che un modello neuromecanico dell'intero organismo di *C. elegans*, costruito esclusivamente da dati del connettoma da microscopia elettronica e parametri neuronali basati sulla conduttanza senza alcun addestramento, riproduce con successo la locomozione naturale del verme e la sua robustezza alle perturbazioni genetiche, evidenziando al contempo la necessità del controllo del guadagno peptidergico per raggiungere un realismo biologico quantitativo.

Huan Li2026-10-16
🧬 biologia

Systematic identification of perioperative neurocognitive disorder related biomarkers in Alzheimer’s disease and development of machine learning-based diagnostic models

Questo studio integra l'analisi multi-omica, il machine learning e la validazione sperimentale per identificare sei biomarcatori conservati che collegano la malattia di Alzheimer e il disturbo neurocognitivo perioperatorio, portando allo sviluppo di un nomogramma diagnostico e alla proposta di meccanismi immuno-metabolici e obiettivi terapeutici condivisi.

Zhaoliang Gu, Yuan Dong, Shipeng Shang, Aijie Liu, Jing Wang, Xiaosa Chi, Anmu Xie, Mingjuan Li2026-10-16